Postgres DBA

GitHub - Комплекс pg_expecto для статистического анализа производительности и нагрузочного тестирования СУБД PostgreSQL В современных высоконагруженных системах каждая настройка СУБД может стать как инструментом тонкой оптимизации, так и источником непредсказуемых проблем. В данной статье на основе серии нагрузочных тестов исследуется влияние параметра checkpoint_timeout на операционную скорость, ожидания и общую стабильность базы данных. Мы сравним три сценария (1, 15 и 30 минут), выявим «резонансные...

GitHub - Комплекс pg_expecto для статистического анализа производительности и нагрузочного тестирования СУБД PostgreSQL Представьте мощный спортивный автомобиль, который почему-то еле ползёт в час пик. Виноваты не мотор и не колёса, а неправильно настроенная коробка передач и перегруженные дороги. Точно так же высокопроизводительная СУБД PostgreSQL может буквально задыхаться из-за неочевидных проблем конфигурации и инфраструктуры. Этот разбор — история одной такой системы, где 192 ядра, терабайты памяти и SSD оказались бесполезны против каскада мелких, но критичных ошибок в настройках...

Статья посвящена комплексному анализу производительности СУБД PostgreSQL, основанному на данных мониторинга и статистики. В ходе анализа выявлены ключевые проблемы: перегруженность дисковой подсистемы, contention блокировок, неоптимальное использование памяти и конфигурационные ошибки. В итоге сформированы практические рекомендации, сгруппированные по приоритетам и срокам внедрения, которые помогут стабилизировать и значительно улучшить работу базы данных. Ожидания типа IO Ожидания типа IPC Ожидания типа Lock Ожидания типа LWLock Отрицательная корреляция SPEED-WAITINGS = -0...

GitHub - Комплекс pg_expecto для статистического анализа производительности и нагрузочного тестирования СУБД PostgreSQL Проанализировать метрики производительности СУБД и инфраструктуры в ходе нагрузочного тестирования при значении параметра checkpoint_timeout = 10 минут. Важная деталь по графикам Периодические провалы операционной скорости это не влияние checkpoint , это длительное выполнение конкурентных update в сценарии-6, в то время как остальные сценарии завершили работу. Ожидания СУБД типа...

Представьте мощный сервер с сотнями ядер и терабайтами памяти, который едва справляется с нагрузкой. Парадокс? К сожалению, обычная ситуация, когда производительность упирается не в вычислительную мощность, а в одну «тонкую» составляющую. Этот разбор основан на реальном кейсе, где система из-за нескольких ключевых проблем работала вполсилы, и показывает, как осмысленная оптимизация может запустить её на полную. Современные серверы — это монстры производительности. Но даже они могут буквально «спотыкаться» на ровном месте, если в их настройке допущены дисбалансы...